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Tipo: Dissertação
Título: Modelagem de apreçamento de índices setoriais no Brasil
Autor(es): Silveira, Lucas Camillo Ribeiro da
Orientador: Matos, Paulo Rogério Faustino
Palavras-chave: CAPM;Quebras Estruturais;Apreçamento;Índices Setoriais;Séries Temporais
Data do documento: 2019
Citação: SILVEIRA, Lucas Camillo Ribeiro da. Modelagem de apreçamento de índices setoriais no Brasil. 2019. 42f. - Dissertação (Mestrado em Economia do Setor Público) - Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade - FEAAC, Programa de Economia Profissional - PEP, Universidade Federal do Ceará - UFC, Fortaleza (CE), 2019.
Resumo: Este trabalho buscou realizar modelagem de apreçamento dos índices setoriais da Bolsa de Valores brasileira. Partiu-se dos modelos CAPM e do proposto por Treynor e Mazuy, acrescentando-se uma nova variável explicativa para a criação de um modelo próprio. Também se buscou verificar a estabilidade dos parâmetros do novo modelo ao longo do tempo, aplicando técnicas estatísticas para identificar e datar quebras estruturais nos seus parâmetros. Foram estimados os três modelos para o período completo dos dados disponíveis para cada índice e os resultados indicam que o novo modelo apresenta poder explicativo superior aos outros e melhor descreve a relação entre os retornos em excesso de um ativo e do mercado. Os testes de quebra estrutural identificaram a ocorrência de mudanças nos parâmetros do modelo próprio para todos os índices. As amostras dos dados de cada índice foram divididas em subperíodos em função das quebras identificadas. Os resultados das estimações do modelo próprio para os subperíodos indicam que há grande variação ao longo do tempo nos parâmetros utilizados, tanto nos valores quanto na sua significância estatística, e no poder explicativo do modelo.
Abstract: The purpose of this study was to model the asset prices of the Brazilian Stock Exchange sector indexes. The starting points were the CAPM and the model proposed by Treynor and Mazuy, to which a new regressor variable was added, creating our own model. We also aimed to test the stability of the parameters of the new model over time, applying statistical techniques to identify and date structural breaks in its parameters. The three models were estimated for the full period of data available for each index and the results indicate that the new model has greater explanatory power than the others and better describes the relationship between an asset’s and the market’s excess returns. The structural break tests identified the occurrence of changes in the parameters of the new model for all indexes. The data samples for each index were divided in sub periods for each break identified. The results of the estimation of our own model for each index sub period indicate that its parameters vary greatly over time, in both their statistical significance and their values, as does its explanatory power.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/44550
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